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쉬어가는 공간

Jupyter + Tensorflow + Nvidia GPU + Docker + Google Compute Engine

기업은 데이터 중심의 이해를 원 하며 데이터 과학자들은 이를 만듭니다. 데이터 과학 실습은 많은 컴퓨팅 리소스와 많은 시간을 필요로하며 반복적 인 작업입니다. 더 나은 데이터 이해를 반복을 지원하기 위해, 데이터 과학자들은 종종 Jupyter 와 같은 것을 사용합니다. 그리고 Tensorflow의 계산을 가속화를 위해 GPU를 점점더 많이 사용합니다. 그러나 GPU는 비용이 많이 들고 기업은 효율적인 작업을 좋아 하기 때문에 신중하게 선택하고 관리해야 합니다 . 현재 Kubernetes와 Docker를 사용하여 자원 활용도를 향상시키는 클라우드 컴퓨팅의 추세가 있습니다 . Jupyter 및 GPUs 같은 데이터 과학 도구를 Docker 및 Kubernetes와 함께 관리 할 수 ​​있다면 좋지 않을까요 ..
개발 등등 2017. 8. 8. 06:30
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